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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于基础模型的点云图像融合的3D目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119478873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411598466.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于基础模型的点云图像融合的3D目标检测方法是由刘瑜;肖百卉;阮书岚;李徴;李劭辉;何友设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于基础模型的点云图像融合的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于基础模型的点云图像融合的3D目标检测方法，应用于自动驾驶技术领域，包括：将多视角图像输入至基础模型中，得到图像深度图；将图像深度图和雷达点云输入至语义投影模型中，得到雷达深度图；将图像深度图和雷达深度图输入至滤波模块中，得到增强后的雷达点云；分别获取多视角图像和增强后的雷达点云对应的多尺度图像BEV特征和多尺度雷达BEV特征，并输入至多尺度特征融合模块中，得到多尺度的融合特征；将融合特征输入至检测头中，得到检测结果。本发明利用基础模型实现了稀疏雷达点云致密化，并且利用多尺度特征融合模块实现了彻底融合多尺度和多模态的BEV特征，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于基础模型的点云图像融合的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于基础模型的点云图像融合的3D目标检测方法，其特征在于，包括： 将多视角图像输入至基础模型中，得到图像深度图； 将所述图像深度图和雷达点云输入至语义投影模型中，得到雷达深度图； 将所述图像深度图和所述雷达深度图输入至滤波模块中，得到增强后的雷达点云； 分别获取所述多视角图像和所述增强后的雷达点云对应的多尺度图像BEV特征和多尺度雷达BEV特征，并输入至多尺度特征融合模块中，得到多尺度的融合特征； 将所述融合特征输入至检测头中，得到检测结果； 还包括： 将所述多视角图像输入至所述基础模型中，预测得到每个像素在每个预定义深度间隔上的概率； 根据各个像素对应的概率计算得到标准差； 相应的，所述将所述图像深度图和所述雷达深度图输入至滤波模块中，得到增强后的雷达点云，包括： 将所述图像深度图、所述雷达深度图和所述标准差输入至所述滤波模块中，得到所述增强后的雷达点云。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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